import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
import numpy as np
data = pd.read_csv('merge_data1.csv')
df=pd.DataFrame(data)
extracted_data=df[['销售员名称','货款']].values.tolist()
'''
print(extracted_data)
'''
data['发货记录完成时间']=pd.to_datetime(data['发货记录完成时间'])
data_2023=data[data['发货记录完成时间'].dt.year==2023]
'''
print(data_2023)
'''
# 使用groupby方法按'客户名称'对数据进行分组，并对'发货吨位'列进行求和
sums = data_2023.groupby('销售员名称')['货款'].sum().reset_index()
sums.plot(kind='bar',x='销售员名称',y='货款',title='2023销售员货款总额')
plt.xlabel('销售员名称')
plt.ylabel('货款总额')
plt.show()
# 如果您需要将结果转换为字典
data_dict = sums.set_index('销售员名称')['货款'].to_dict()

# 打印结果
'''
print(data_dict)
'''
sorted_items = sorted(data_dict.items(), key=lambda x: x[1])
# 输出排序后的结果
for key, value in sorted_items:
    print(key, value)
